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** 第四章第二节 ** ** ** ** 透视表组件如何处理数据 ** ** **

透视表组件最重要和最复杂的方面之一就是它是如何与各种数据源进行交互，以及它在一个会话中是如何操作数据的。本节会解释透视表控件如何与数据源通讯，以及在会话期间是如何传输和操作数据的。

透视表控件的功能是有一点不确定的――因为它的大部分功能都依赖于它所连接到的数据源的类型。它基本上只能使用两类数据源：表列数据和多维数据。（多维数据源也可以称为 OLAP 数据源；本书中我会交替使用这两个术语。）我们也会讨论使用 XML 数据来作数据源的情况。虽然 XML 数据看起来与任何其它用于透视表控件的表列数据源很相似，但它还是有一些需要特别讨论的需求。

** 表列数据源 **

现存任何公开数据表的 OLE DB 数据源都是表列数据库。一般来说，它们都是属于关系数据库引擎的领域的。不过，这个类别也能包含非关系型的数据提供者――只要它们具有某种形式的文本命令语法或者命名的表格？？？。

图 4 － 6 显示了将一个表列数据源返回的数据装载到透视表组件中后报表最初的样子。（您也可以通过运行随书光盘 Chap04 文件夹下的 PivotTableList.htm 文件来查看这个报表。）

这个报表和在一个 Excel 电子表格中导入一个外部数据区域后生成的报表相似。不过，因为透视表控件结合了外部数据区域和透视表报表两者的功能，所以您现在可以在这个报表中根据任何字段来对数据分组，以及为任何字段创建一个新的合计。例如，使用“ Move To Row Area ”，“ Move to Column Area ”和“ AutoCalc ”工具箱按钮，您可以将这个普通的数据列表转化成如图 4 － 7 所示的透视表报表。

图 4 － 6 。一个装载了表列数据源的数据的透视表报表。

图 4 － 7 。由一个普通的数据列表创建的透视表报表。

因为数据源是表列数据源，所以透视表控件可以显示任何统计值下的细目信息――这就意味着您可以展开任何数字，立刻查看到组成这个数字的各行。图 4 － 8 显示了访问表列数据源的一个整体结构。

图 4 － 8 。访问表列数据源。

当提取数据时，透视表控件首先连接到连接字符串中的 provider 属性中定义的 OLE DB 提供者。当在设计环境中创建报表时，您一般会在数据连接属性对话框的一个列表中选择所需的提供者。提供者是一个寄宿在客户端机器上的进程内 COM 组件，通常使用一种专用协议与数据服务器进行通讯（如果确实有一台服务器）。例如， SQL Server 提供者使用各种协议与服务器进行通讯，最常用的协议叫做命名管道。不过，微软 Jet 数据库的提供者需要对 MDB 文件的文件访问权限，因为 Jet 数据库引擎不是一个客户端－服务器系统。

当透视表控件连接到数据源后，它将它的 CommandText 属性中的内容传递给提供者来执行。您可以在设计阶段使用属性工具箱中的 Data Source 段来设置 CommandText 属性，或者您也可以在运行时使用代码来设置它。透视表控件使用 ADO 的 Recordset 对象来执行命令文本，因此任何能够传递给 Recordset 的 Open 方法的值都可以在 CommandText 属性中使用。这些值一般包括 SQL 语句、表名、视图名或存储过程名。提供者执行后，返回一个 OLE DB 的 IRowset 接口，以便客户端能够访问执行命令返回的数据。

当操作表列数据源时，透视表控件使用 ADO 来将返回的数据立刻装载到名为微软游标引擎（ WCE ）的组件中， WCE 是由微软数据访问组件 (MDAC) 提供的一个组件，它提供了在任何数据提供者上进行高级遍历，排序和过滤的功能。 WCE 将数据从数据源提供者中装载到它自己的内存缓存中，如果缓存中包含的数据超出了它所允许的内存上限，这些数据最终还是会被换页到磁盘上。（这可以防止 WCE 耗尽您所有可用的系统内存。）当数据被装载到 WCE 中后，透视表控件通过与 WCE 通讯来实现过滤，排序，以及遍历数据集。

当您开始根据一个字段对结果集进行分组，或当您使用与前面所介绍方法相似的步骤来创建一个统计值时，魔术般的事情发生了。为了形成交叉表格，透视表控件使用了另一种名为“透视表服务组件”的数据管道。这个组件实际上是 OLAP 服务的客户端提供者，但是它也能在不需要数据源的情况下，在客户端上创建临时 cube 。当您根据字段进行分组或创建一个统计值时，透视表控件将一个指向数据集的引用和需要临时 cube 中的那个维和哪个统计值的描述信息传递给透视表服务组件。这个引擎会在微软 Windows 操作系统的临时文件夹下建立一个临时文件，因此如果您公司的策略是不允许 web 浏览器中的控件创建临时文件，那么你就要注意这个问题。

** 命名临时 cube ** ** 文件 **

在实现这个功能时，透视表组件的明星数据开发者之一， David Worktendyke ，必须设计一种命名临时 cube 文件的方案，以便它不会覆盖任何现存的文件或影响运行在其它应用程序中的另一个透视表控件。他提出的最终方案是使用当前进程和线程 ID 以及惯用的 CUB 扩展名来组成文件名。

因此当在使用表列数据源的透视表控件中进行分组和创建统计值时，如果您在您的临时文件夹下看到一些名字很奇怪的文件，记住它是由透视表控件创建的临时 cube 文件。不必担心――当控件销毁时这些文件会被自动删除。

当操作表列数据时，透视表控件会自动为细目数据中的每个日期或日期 / 时间字段生成两个时间层。一层包括年，季度，月和天的分组间隔；另一层包括年，周和天的分组间隔。（这两层都是必需的，因为周不能恰好组成一个月。）这些自动形成的层使得可以很容易的分析那些具有时间维的数据，允许您查看每一个时间间隔对应的数据摘要。

如果您计划在一个 web 页面上使用透视表控件，您可能还需要研究如何使用 Remote Data Services(RDS) 。这是 MDAC 中提供的另一种数据访问管道，它使用 HTTP 来访问数据源。当使用 RDS 时，客户端仅需要 RDS 提供者这一种提供者，它是随 Office Web 组件一起被安装的。 RDS 提供者然后就会通过 web 服务器和实际的数据提供者（例如， SQL Server ）进行通讯，这使得原始数据源提供者只存在与服务器上。如果需要了解 RDS 的更多信息，请参考微软网站 http://www.microsoft.com/data 上关于数据访问部分的内容。

** 多维（ OLAP ** ** ）数据源 **

您很可能非常熟悉表列数据源或关系数据源，但您可能并不了解多维（或 OLAP ）数据源。在我介绍透视表组件中的各元素是如何映射到多维数据库的各结构上之前，请允许我先简单介绍一下多维数据库的概念。

** OLAP ** ** 简介 **

在关系数据库中，表和关系是最主要的数据结构和概念，您通过定义包含一列（或多列），主键，规则等的表来构建数据库。然后您通过指定这个表的外键（与其它表的主键相匹配）的方法来在这些表之间建立关系。指定和其它表的主键相对应的外键来在这些表之间建立关系。一旦完成了这些工作，您就可以在数据库引擎上执行 SQL 语句，可以根据需要使用关联，排序，限制和分组来满足客户的需求。

在多维数据库中，主键的数据结构是一个 cube ，或者更准确的说，是一个 hypercube （超立方体）。这个结构是一个 N －维的矩阵，要可视化它有点困难。在每一维中包含的项叫做 members （成员）， N 个 members 的交点形成一个数字。让我们来看一个例子，可以让我们觉得不那么的抽象。

假设我们在一个超立方体中对一个公司的销售数据进行建模。在我们的例子中，我们从二维开始：产品和客户。二维结构很容易形象化，因为它的样子象一个矩形，您可能在比较两维信息时见过这种矩形，例如一个交叉表。图 4 － 9 显示了一个矩形可能的样子。

图 4 － 9 。一个二维的数据库。

请注意客户名称显示在一维中，而产品名称显示在另一维中，中央区域的数字是销售额。对于任何产品和客户的组合，都会存在一个数值，代表这个客户在这个产品上消费的金额的总和。还要注意在每一维中都有一个名为 All 的额外成员。这个成员代表了当前维所有成员的统计值（一般是所有成员的总和）。因此， Customers.All 和某个产品的交叉点代表了这个产品的总销售额。同样， Products.All 和某个客户的交叉点代表了这个客户所产生的总的消费额。两个 All 成员的交叉点就是所有客户，所有产品的销售总额。

现在设想将包含销售人员姓名的第三维加入到这个矩形中。结构就会变成一个三维的立方体，在概念上类似图 4 － 10 所示。

现在三个坐标――客户，产品，和销售人员――确定了立方体中的每个交叉点，或者说单元。在销售人员维中又出现了一个名为 All 的成员，它代表所有销售人员的销售总额。这个结构允许您从多个角度来查看数据，从而帮助您回答各种问题。因为这些数值都存储在结构中，所以多维数据库能够快速存取这些单元的任何集合。

图 4 － 10 。一个三维数据库。

很难将四维结构可视化，但可以设想您需要对另外的数据值进行汇总。例如，您可能不但需要了解销售的物品的销售额，还需要了解销售的数量。这些多值创建了包含两个成员（销售物品的销售数量和销售金额）的第四维。这些数值在多维数据库中被称为 measures （尺寸）；不过大多数的数据源将尺寸看作维。图 4 － 11 显示了一种形象化四维数据的方法。

在多维数据库内部仍然会在一个四维的超立方体中存储所有的数据。但是您可以采用将一个四维数据结构看作是多个三维立方体的方式来理解四维数据结构。如果您需要查看一个特定的客户，产品和销售人员交点的商品销售金额，您应该查看第一个 cube 。如果您需要了解同一个交叉点的产品销售数量，您应该查看第二个 cube 。当然您可以扩展这个例子以显示立方体中的表，以及显示 cube 中的的 cube ――但我到此为止，否则您会在企图可视化 16 维的空间时发疯。

图 4 － 11 。一个四维数据库。

大部分多维数据库也允许您对一个维中包含的成员进行分组，在分组中会对该成员隐式的指定了父元素和子元素。实际上，各维在它们内部都定义了一个或多个层，每一层都包含一个或多个 levels （级别），每个级别又都包含一系列的成员。这模仿了大部分分类数据的自然结构――产品通常属于一个相关产品组，客户通常居住在一个国家的一个州的一个城市中，销售人员属于某个地区的某个管区，等等。例如，客户维可能包含级别 All, 国家，州，城市，和客户名称。国家级别中的成员集合可能是美国，加拿大和墨西哥，而州级别中的成员集合可能是华盛顿，俄勒冈，大不列颠－哥伦比亚，艾伯特，哈利斯科，韦拉克鲁斯等等。

一个单一维中有可能包含多个层。例如，如果您拥有一个雇员维，您可能需要根据部门结构来计算差旅费，以便了解每个经理和部门主管的花费的总和，或您可能需要了解从事某项工作职能的所有雇员（例如，市场、销售、产品开发、或行政人员）的花费的总和。维中的成员是相同的（都是各个雇员），但是他们被组织到不同的层，并因此创建了不同的统计值。

许多书籍，杂志，报告，和大量论文对多维数据库进行了深度的讨论。如果您已经购买了一个多维数据库，那么很可能您的数据库的附属文档对这些概念的描述要比我在这里介绍的详细的多。

** 透视表组件如何与 OLAP ** ** 数据源交互 **

透视表组件与 OLAP 数据源通信和交互的方式，和它与表列数据源通信交互的方式相似。图 4 － 12 显示了对这个结构的一个整体描述的图片。

图 4 － 12 。透视表组件和一个 OLAP 数据源之间的交互。

透视表控件使用微软定义的 OLE DB for OLAP 标准，这个标准被许多多维数据库所支持。这个模型是 OLE DB 标准的一个扩展，因此透视表控件和 OLAP 数据提供者之间的交互方式，自然和它与表列数据提供者之间的交互方式相似。控件首先连接数据提供者，这个提供者也是一个寄宿在客户端机器上的进程内 COM 组件。提供者决定它如何与多维数据库进行通讯。例如， OLAP 服务在客户端和服务器之间使用 TCP/IP 的 socket 连接。

在透视表组件连接到 OLAP 数据源后，它可以通过透视表字段列表窗口在一个指定的超立方体中显示所有的层和尺寸。当用户将层和尺寸拖放到透视表控件中时，或者当开发者使用代码插入层和尺寸时，透视表控件在 MDX （多维表达式，由 OLE DB for OLAP 标准定义的查询语言）中生成必需的查询请求，并在数据源上执行它们。最后数据提供者返回查询结果，透视表控件将结果显示在屏幕上。

当操作 OLAP 数据源时，通过网络传输的数据量是非常小的。 OLAP 提供者通常只是将 MDX 查询字符串发送给服务器，而服务器返回的也只是您在界面上看到的单元格和成员的名称。服务器只会将统计值发送回客户端，而不是那些创建这些总值所必需的底层的细目数据。这使得透视表控件可以快速响应请求，提高了系统的可伸缩性，从而能够支持大量的并发客户端。

** 我应该创建一个 cube ** ** ，还是只需对表列数据进行分组？ **

当我向人们展示透视表组件能够对表列数据进行分组和汇总，就好象它是一个来自 OLAP cube 的报表时，人们常常问我，“那么为什么我还要创建一个 cube ？”

对这个问题的回答要分为两部分。首先，使用一个预创建，基于服务器的超立方体常常能够比通过透视表控件创建表列数据的临时立方体的方式，获得性能上的极大提高。每当您在一个表列数据中对一个新的字段进行分组时，透视表控件必须重新创建 cube 并重新生成所有的统计值。而一个基于服务器端的 cube 只会创建这些统计值一次，所有访问这个 cube 的客户端都会共享这些统计值。

第二，一个预创建的 cube 可以使用多级别来定义各层，从而建立一个在数据中进行钻取的清晰的路径。而当透视表控件对关系型数据进行分组时，只会为日期字段创建层；它无法知道例如 Country ， State 和 city 这样的字段实际上是同一层的三个级别。在一个预创建的 cube 中，您可以定义这些层，使得数据的用户能够方便的找到他们所需要的信息。

** XML **

透视表组件还有一个特殊的数据源，一个返回特定格式 XML 数据的 URL 。在 ADO2.1 版本中，微软的数据访问小组（开发 MDAC 的小组）定义了一种保存 OLE DB 的行集合的 XML 格式。它们也创建了一种叫做 persistence provider （持久提供者）的数据访问管道，它可以通过读写这种格式的 XML 数据来存取一个 OLE DB 的行集合。透视表控件能够使用这个提供者来将从某个 URL 返回的 xml 数据装载到微软游标引擎中，图 4 － 13 描述了这种情况下的结构。

图 4 － 13 。使用永久提供者来将 xml 数据装载到 WCE 中。

我会马上解释如果要使用这种方法，您必须将那种类型的连接字符串传递给透视表控件。不过，为了即将开始的讨论，还要插一段，透视表控件所需要的最重要的信息是那个可以从中获得 XML 数据流的 URL 。透视表控件将这个 URL 传递给持久提供者，持久提供者接着使用 Windows 的 Internet 服务请求这个 URL 的返回结果。然后对结果解析，并装载到 WCE 中，而透视表控件接着开始处理结果数据――就象它处理表列数据一样。

这种 xml 数据的格式是特定的，很遗憾，这种格式相应的文档并不齐全。不过，查看这种格式最简单的方法就是使用 ADO Recordset 对象的 Save 方法将一个 Recordset 的内容以 adPersistXML 格式保存到一个文件中。如果您需要动态生成这种格式的数据――例如，在一个微软 ASP 页面中，您可以使用 Recordset 的 Open 方法来测试您的输出。如果您可以将您的 XML 数据装载到一个 ADO Recordset 对象中，那么它也会成功的被装载到透视表控件中，因为控件使用的是和 ADO Recordset 对象同样的机制。可以查看第 6 章介绍的解决方案的源代码，其中有在 ASP 页面中生成 XML 数据的例子。

** 附录：英文原文。 **

How the PivotTable Component Works with Data

One of the most important and complicated aspects of the PivotTable component is how it interacts with various data sources and how it manages that data during a session. This section will explain how the PivotTable control communicates with data sources, as well as how data is transferred and manipulated during a session.

The PivotTable control is a bit schizophrenic—much of its capabilities depend on the kind of data source to which it is connected. Essentially, the PivotTable control can use only two kinds of data sources: tabular and multidimensional. (Multidimensional data sources can also be called OLAP data sources; I will use these two terms interchangeably in this book.) We'll also discuss using XML data as a data source. Although XML data looks like any other tabular data source to the PivotTable control, it has a few requirements that warrant special discussion.

Tabular Data Sources

Tabular databases include any existing OLE DB data sources that expose tables of data. Traditionally, these are the relational database engines of the world. However, this category can also include nonrelational data providers—as long as they have some form of textual command syntax or named tables.

Figure 4-6 shows how a report initially looks when the PivotTable component is loaded with data returned from a tabular data source. (You can also see this report by running the PivotTableList.htm file from the Chap04 folder on the companion CD.)

The report is similar to that produced by using an external data range in an Excel spreadsheet. However, since the PivotTable control combines the functionality of external data ranges and PivotTable reports, you can now group the data by any field and create a new total for any field. For example, using the Move To Row Area, Move To Column Area, and AutoCalc toolbar buttons, you can transform this flat list of data into the PivotTable report shown in Figure 4-7.

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